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lundi 31 octobre 2022

Renforcer les Réseaux de Neurones de la Mémoire




Pour intégrer toutes les informations qu'il reçoit, le cerveau les distribue d'abord dans des réseaux spécialisés qui interagissent de manière hiérarchique car le traitement cognitif nécessite des niveaux d'intégration plus élevés. Comprendre comment le cerveau coordonne le flux d'informations dans un système de cette nature et identifier les populations de neurones, ou nœuds critiques du réseau cérébral, nécessaires pour ce faire, est un problème fondamental en neurosciences. Ces nœuds critiques sont essentiels pour l'intégration des réseaux impliqués dans des processus aussi importants que l'apprentissage.

Le cerveau est un organe extrêmement complexe, avec d'innombrables connexions. Connaître les détails microscopiques de cette connectivité est d'une grande importance, mais il est également important de comprendre les connexions cérébrales à grande échelle, car celles-ci déterminent les flux d'informations dans l’ensemble du système. Pour investiguer cette question, on utilise souvent une vision simplifiée du cerveau, qui propose de l'appréhender comme un réseau constitué de nœuds reliés par des connexions qui échangent des informations.

Cette vision plus simple a permis d'utiliser des outils mathématiques empruntés à la théorie des graphes pour étudier la communication dans le système nerveux. Ainsi, les nœuds du réseau seraient composés de populations neuronales – régions cérébrales – reliées par des connexions structurelles – axones nerveux – et fonctionnelles – activations corrélatives dans différentes populations neuronales –. Cette simplification élimine les détails du système, mais permet d'identifier plus facilement les nœuds et les connexions qui jouent un rôle fondamental dans une tâche cognitive spécifique ou dont l'altération pourrait être centrale dans des maladies neurologiques ou psychiatriques telles que la maladie d'Alzheimer, l'épilepsie ou l'alcoolisme.

Types de nœuds et leur importance – Les nœuds critiques

Selon leurs connexions, les nœuds d'un réseau peuvent avoir plus ou moins d'influence sur le flux global d'informations. Ainsi, les nœuds avec un plus grand nombre de connexions – de haut degré, ou hubs – ont une plus grande influence sur la communication dans le réseau, de manière similaire à la façon dont un aéroport très fréquenté conditionne l'organisation de l'espace aérien et le départ des vols dans les plus petits aéroports situés dans des régions éloignées. Cependant, le degré des nœuds n'est pas le seul facteur, ni nécessairement le plus important.

Le modèle de connectivité est essentiel. Par exemple, un nœud avec peu de connexions – de bas grade – peut occuper une position stratégique dans le réseau car en connectant deux hubs ou plus, il pourrait avoir plus d'influence que les hubs seuls. Il a été prouvé, sur la base de la théorie des graphes, que l'existence de nœuds de bas grade avec des positions stratégiques dans le réseau, appelés “nœuds critiques”, était bénéfique pour la stabilité du réseau et empêchait la propagation de défaillances en cascade.

Les clubs exclusifs de hubs dans le câblage neuronal du cerveau

Un concentrateur ou hub permet de centraliser le câblage d'un réseau ; il reçoit un signal et répète ce signal en l'émettant par ses différents ports. Certaines régions du cerveau agissent comme des plaques tournantes (hubs) hautement interconnectées les unes avec les autres. Des groupes de hubs hautement interconnectés se comportent comme des clubs exclusifs et sont cruciaux pour une communication efficace entre les neurones du cerveau.

Noyau accumbens

Le noyau accumbens, qui signifie “noyau reposant sur le septum”, est un groupe de neurones dans le cerveau, situé à l'endroit où le noyau caudé et la partie antérieure du putamen se rencontrent latéralement par rapport au septum pellucidum.

Deux structures se distinguent dans le noyau accumbens : la zone centrale – noyau – et le cortex – coquille –, qui diffèrent par leur morphologie et leur fonction.

Le noyau accumbens et le tubercule olfactif constituent la partie ventrale du striatum, qui fait partie des ganglions de la base.

Un rôle important dans le plaisir, comprenant le rire et la récompense, ainsi que la peur, l'agressivité, l'addiction et l'effet placebo, est attribué à ce noyau, c'est pourquoi il est impliqué dans le circuit prix-récompense.


Nouveau mécanisme pour renforcer les réseaux de neurones de la mémoire

Des chercheurs de l'Institut des neurosciences de San Juan de Alicante UMH-CSIC et du Levich Institute of Physics de la City University de New York, dont les travaux ont été publiés dans Nature Communications en juin 2018, ont découvert un nouveau mécanisme pour renforcer les réseaux cérébraux de la mémoire.

L'équipe a décrit chez la souris que les groupes de neurones qui fonctionnent comme des nœuds critiques dans les réseaux de mémoire de l'hippocampe sont en fait situés dans le noyau accumbens, la structure du système de récompense du cerveau. Plus précisément, les experts ont utilisé la théorie de la percolation pour localiser chez la souris les nœuds qui, en raison de leur position stratégique dans les réseaux cérébraux, sont "critiques" pour favoriser la formation de mémoires, bien qu'ils ne reçoivent pas autant de connexions que les "hubs", sur lesquels jusqu'à présent l'attention s'était portée.

Cette étude suggère que les mémoires qui nécessitent l'interaction de l'hippocampe et du cortex préfrontal nécessitent également l'intervention du noyau accumbens pour se former. Les résultats sont confirmés par l'inactivation pharmacogénétique du noyau accumbens, qui abolit complètement la formation du réseau de la mémoire, tandis que l'inactivation des autres aires cérébrales laisse ce réseau intact.

Le travail souligne également que la synchronisation entre le noyau accumbens, l’hippocampe et le cortex préfrontal, lors du stockage de nouvelles informations, fournit un mécanisme de mise à jour des souvenirs qui guidera les comportements futurs, en fonction de l’information stockée dans le passé.

Les résultats ont des implications pratiques pour le traitement des pathologies cérébrales basées sur la connectivité fonctionnelle, telles que la dépendance aux substances d'abus, la schizophrénie ou la dépression. Il permet, par exemple, de concevoir des protocoles d'intervention visant des nœuds critiques du cerveau pour manipuler leur activité, cherchant à renforcer les connexions entre les réseaux de neurones cérébraux, par exemple, pour renforcer la mémoire.

De plus, les altérations de la connectivité fonctionnelle des différents réseaux cérébraux pourraient être utilisées comme biomarqueur de diagnostic et de pronostique pour différentes maladies. Certains outils cliniques, comme la stimulation magnétique transcrânienne ou la stimulation cérébrale profonde, pourraient bénéficier de cette approche en localisant les zones à stimuler dans certains troubles neurologiques ou psychiatriques, notamment ceux que l'on pense être le résultat de dysfonctionnements du réseau. La découverte peut également servir de guide pour la chirurgie des tumeurs cérébrales en identifiant les zones essentielles à préserver lors de la résection.

Jusqu'à présent, on savait que le noyau accumbens participait à la formation des mémoires, entre autres fonctions, mais son rôle fondamental dans la stabilisation de l'interaction entre l'hippocampe et d'autres régions du cortex cérébral était inconnu, comme l'ont découvert les scientifiques. Ces interactions sont essentielles pour la consolidation à long terme des mémoires.


Comment la mémoire à long terme est-elle créée et consolidée ?

Une étude menée par des chercheurs du Département de biologie cellulaire, physiologie et immunologie et de l'Institut des neurosciences (INC), coordonnée par l'Université McGill et publiée dans Nature en octobre 2020, a décrit les processus qui se produisent dans les neurones de l'hippocampe pour que des mémoires à long terme puisent être créés et l'apprentissage soit possible.

La mémoire à long terme est un mécanisme cérébral qui nous permet d'encoder et de conserver une quantité presque illimitée d'informations tout au long de la vie. Des protéines clés qui activent la synthèse des protéines sont impliquées dans sa formation, comme la sous-unité α du facteur d'initiation eIF2 (eIF2α).

Dans cette étude, menée chez la souris, les circuits et les connexions neuronales ont été identifiés par lesquels eIF2α altère l'apprentissage et la mémoire lorsqu'il est lié à une molécule de phosphore phosphorylé, alors qu'il les améliore sous sa forme non phosphorylée, à la fois dans les conditions de santé et de maladie.

L'équipe a montré que l'implication d'eIF2α dans la formation de nouvelles mémoires à long terme est due à son activité dans deux types de neurones de l'hippocampe : les neurones excitateurs et les neurones exprimant la somatostatine – un groupe de neurones inhibiteurs –. De manière parallèle et autonome, la réduction de la phosphorylation de eIF2α dans ces deux sous-populations est suffisante pour augmenter la synthèse protéique, renforcer les connexions entre neurones et améliorer la mémoire à long terme.

Pour étudier ces effets, une technique développée par les chercheurs a été utilisée, qui a permis de démontrer que les modifications qui se produisent dans les neurones excitateurs lors de l'apprentissage sont similaires à celles qui sont observées lorsque la phosphorylation de eIF2α dans ces neurones est génétiquement empêchée. C’est important car ceci a permis de valider le modèle génétique et d'identifier les changements que l'apprentissage produit au niveau transcriptionnel.

L'existence de deux processus autonomes de consolidation de la mémoire médiée par la forme non phosphorylée de eIF2α peut répondre à un avantage évolutif pour assurer et réguler la durée d'une mémoire donnée.

L'étude est la première à analyser séparément le rôle des neurones excitateurs et inhibiteurs de l'hippocampe dans la consolidation de ce type de mémoire, et contribue à comprendre le phénomène de création et d'entretien des souvenirs, encore si méconnu.


Des scientifiques découvrent une nouvelle classe de cellules de mémoire dans le cerveau



Selon une étude menée par des chercheurs de l'université Rockefeller, publiée dans Science en juillet 2021, un nouveau type de neurones de mémoire a été découvert dans le lobe temporal du cerveau qui relie la perception des visages à la mémoire à long terme, ce qui explique comment le cerveau enregistre le visage des êtres chers.

Les scientifiques recherchent depuis longtemps une classe de cellules cérébrales qui expliquent le flash viscéral de reconnaissance que nous ressentons lorsque nous voyons un visage très familier, comme celui d'une grand-mère.

Le "neurone de grand-mère". Dans les années 1960, la théorie du "neurone de grand-mère" est formulée, une cellule cérébrale qui coderait, à elle seule, un concept spécifique et complexe. Ainsi il y aurait un neurone pour se souvenir du visage de la grand-mère, un autre pour celui de la mère et successivement. Mais son existence n'a jamais été prouvée.

La nouvelle étude a localisé un ensemble de neurones qui seraient similaires à ceux de la grand-mère, mais au lieu de travailler individuellement, ils semblent travailler collectivement. Dans un coin sombre et peu étudié du cerveau, la chose la plus proche d'un neurone grand-mère a été trouvée : des cellules capables de lier la perception des visages à la mémoire.

Il s'agit de la première preuve de cellules cérébrales hybrides qui se comportent comme des cellules sensorielles, avec des réponses fiables et rapides aux stimuli visuels, et qui sont capables de lier la perception des visages à la mémoire.

De plus, elles agissent comme des cellules de mémoire qui ne répondent qu'aux stimuli que le cerveau a déjà vus – dans ce cas, des individus connus – reflétant un changement dans le cerveau à la suite de rencontres précédentes.

Connexion entre les domaines sensoriels et mémoriels

Pour mener leur étude, l'équipe a effectué des IRM sur des macaques rhésus et enregistré les signaux électriques des neurones alors qu'ils regardaient des images de visages familiers qu'ils avaient vus en direct et d'autres qu'ils n'avaient vus que virtuellement sur un écran. Les neurones ont réagi davantage aux visages que les sujets avaient vus personnellement auparavant et discriminés entre connaissances et inconnus immédiatement après le traitement de l'image.

Ce sont des cellules très visuelles et sensorielles, mais comme des cellules de mémoire. Ils ont découvert un lien entre les domaines sensoriel et mémoriel.

Implications cliniques pour les personnes atteintes de prosopagnosie ou de cécité faciale. À l'avenir, ces résultats pourraient avoir des implications cliniques pour les personnes atteintes de prosopagnosie, ou de cécité faciale, qui dans le pire des cas ne peuvent même pas reconnaître leurs proches.

***

Exercices pour renforcer les neurones de la mémoire




Au fil du temps, notre cerveau et notre mémoire sont affectés par la perte de compétences. Pour rester agile, les experts recommandent d'effectuer des exercices cognitifs, de tester notre dextérité et notre capacité à retenir les informations.

Cela peut être fait en résolvant des énigmes, des mots croisés, des énigmes et d'autres jeux bien connus, mais si nous nous engageons régulièrement dans des activités que nous aimons, nous ne “maintenons” que des zones du cerveau qui sont déjà saines et actives. Donc, pour exercer les autres zones inactives, nous devons rechercher de plus grands défis, comme si nous faisions des exercices physiques.

Écouter de la musique 8D avec des écouteurs.
Ce type de musique est souvent utilisé dans les films ou les jeux vidéo et il est particulièrement immersif car il active le cerveau dans son ensemble. On le trouve sur Internet et il est recommandé de l'écouter les yeux fermés en faisant attention aux instruments, à la voix, au rythme et aux autres éléments.

Exemple : 8D AUDIO CLASSICAL MUSIC Bach, Mozart, Chopin, Beethoven, Tchaikovsky (USE HEADPHONES)

Journée de la main non dominante. Un jour par semaine, essayez de tout faire avec la main que vous n'utilisez pas habituellement. Si nous sommes droitiers, nous devenons gauchers, ou vice versa. Cette activité facilite une traversée des hémisphères cérébraux et augmente la réserve cognitive.

Lire à haute voix.
Lorsque nous lisons à haute voix, nous ouvrons de nouvelles voies neuronales, il est donc recommandé de le pratiquer une fois par semaine même si nous sommes seuls.

Faire quelque chose qui nous met mal à l'aise. Il faut éviter de tomber dans la zone de confort. Faire des choses difficiles à faire pour nous, même s'il s'agit de petits actes, comme ne pas manger un dessert que nous aimons ou emprunter des itinéraires différents de ceux d'habitude.

Travailler avec les odeurs. Placer des parfums familiers dans des récipients, comme un savon d'enfance ou un vieux parfum. L'exercice consiste à bander les yeux et à se laisser surprendre par l'odorat. De cette façon, nous activons l'un des sens les moins développés et ouvrons de nouvelles connexions neuronales. Cette dynamique peut aussi se faire avec les saveurs, si vous avez des difficultés avec l'odorat.

Faire du sport ou jouer. Le sport active également notre cerveau, et nous aide même à développer de nouveaux neurones. Lorsque le corps bouge, en plus, l'esprit se détend et crée un espace idéal pour apprendre.

Coordination œil-main.
L'une des clés de l'entraînement cognitif est de traverser différentes zones du cerveau. Obtenir de la pâte à modeler ou un autre matériau malléable pour créer différentes formes. Le but est de connecter les yeux avec les activités des mains.

Défier l'attention. Il existe des livres et des dynamiques pour trouver les différences entre deux images ou en trouver une qui est cachée. Cet exercice aide à former l'attention. Le pratiquer tous les jours, lorsque nous sommes dans la rue ou en file d'attente. Le défi est très simple : on observe ce que portent les gens qui nous entourent, on ferme les yeux et on essaie de se souvenir des détails de leurs chaussures, des vêtements qu'ils portent, de leurs caractéristiques physiques et même de ce qu'ils faisaient à ce moment-là.


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jeudi 29 juillet 2021

Les Neurosciences des Réseaux


Les neurosciences des réseaux étudient l'émergence de l'activité mentale 
à partir de la configuration des connexions neuronales dans le cerveau


Réseau de neurones du cerveau

Les réseaux neuronaux se forment aux premiers stades du développement du cerveau grâce à la croissance et à la migration des cellules nerveuses. Les deux processus se combinent pour organiser les ensembles synaptiques et la modularité de l'architecture cognitive. Les neurones ne sont pas disposés au hasard dans le cerveau humain.

Dans le cortex, ils sont organisés en groupes interconnectés avec une connectivité intrinsèque élevée. Cette structure de connectivité modulaire, dans laquelle des groupes de neurones se développent en tant qu'unités fonctionnelles, se forme dans les premiers stades du développement du cerveau.

Ce processus d'organisation neuronale, qui établit un ordre dans l'architecture cérébrale, est régulé par l'activité des neurones eux-mêmes, mais on ignorait jusqu'à présent comment le cerveau embryonnaire parvient à établir des réseaux neuronaux actifs et équilibrés, dès les premiers stades de son développement.

Le neurone biologique

Un neurone est constitué d'un corps cellulaire – le soma – entre 10 et 80 mm, d'où naît un arbre dense de branches – les dendrites – et une fibre tubulaire – l'axone – entre 100 mm et un mètre. C'est un processeur d'informations très simple :

* Canal d'entrée : dendrites

* Processeur : soma 

* Canal de sortie : axone

Un neurone cérébral peut recevoir environ 10.000 entrées et envoyer à son tour sa sortie à plusieurs centaines de neurones.

La connexion entre les neurones s'appelle une synapse. Ce n'est pas une connexion physique, mais il y a environ 2 mm de séparation. Ce sont des connexions unidirectionnelles, dans lesquelles la transmission d'informations se fait électriquement à l'intérieur du neurone et chimiquement entre les neurones ; grâce à des substances spécifiques appelées neurotransmetteurs.

Tous les neurones ne sont pas les mêmes, il existe de nombreux types différents en fonction du nombre de branches de leurs dendrites, de la longueur de l'axone et d'autres détails structurels. Cependant, ils fonctionnent tous sur les mêmes principes de base.

Réseau de neurones biologiques

C'est un circuit composé de neurones, qui établissent des connexions synaptiques les uns avec les autres de manière ordonnée, et générés à partir de l'union de neurones à d'autres dans leurs régions correspondantes après la migration neuronale.

Les réseaux de neurones biologiques sont la grande autoroute des connexions et de la communication du système nerveux central (SNC).

A partir de ce système complexe, des modèles artificiels sont recréés afin de comprendre leur fonctionnement.


Réseau neuronal artificiel

Un réseau de neurones artificiels est un nouveau système de traitement de l'information, dont l'unité de traitement de base s'inspire de la cellule fondamentale du système nerveux humain : le neurone.

C'est la tentative de pouvoir effectuer une simulation informatique du comportement de parties du cerveau humain grâce à la réplication à petite échelle des modèles qu'il joue pour la formation de résultats à partir des événements perçus. Concrètement, il s'agit d'être capable d'analyser et de reproduire le mécanisme d'apprentissage et de reconnaissance d'événements que possèdent les êtres les plus évolués.

Il se compose d'unités de traitement qui échangent des données ou des informations. Ils sont utilisés pour reconnaître des modèles, y compris des images, des manuscrits et des séquences temporelles (par exemple : les tendances financières). Ils ont la capacité d'apprendre et d'améliorer leurs performances.

La neuro-informatique est la science liée aux systèmes de traitement de l'information qui développe des capacités opérationnelles en tant que réponse adaptative à un environnement d'information, en utilisant des solutions basées sur le fonctionnement du cerveau.

Le développement des réseaux de neurones s'inscrit dans une partie des neurosciences appelée science neuro-computationnelle.

La théorie des graphes


Comment le cerveau fait-il de nous ce que nous sommes ? Les efforts pour répondre à cette question ont conduit à un nouveau domaine des neurosciences des réseaux, qui utilise une branche des mathématiques, la théorie des graphes.

La théorie de graphes, aussi connue comme la théorie de courbes, est une branche des mathématiques et les sciences du calcul qui étudie les propriétés de graphes pour modéliser les connexions du cerveau qui nous permettent de lire, de calculer ou, simplement, de nous asseoir et de tambouriner avec les doigts.

Un graphe est une structure mathématique qui permet de modéliser des problèmes de la vie quotidienne, à travers une représentation graphique formée de nœuds ou de sommets qui montre les acteurs et les arêtes qui servent à représenter les liens ou les relations entre les acteurs.

La théorie des graphes, également utilisée en chimie, physique et linguistique, modélise les voies physiques qui construisent les réseaux fonctionnels d'où émergent nos capacités cognitives, qu'il s'agisse de vision, d'attention ou de maîtrise de soi.

L'architecture du système nerveux et ses interactions peuvent être représentées par des graphes. L'étude de la dynamique cérébrale à l'aide de ces objets mathématiques a conduit à un changement de paradigme dans le domaine qui a permis aux neuro-scientifiques d'utiliser de nouveaux outils et concepts quantitatifs issus de la théorie des graphes et de la physique des systèmes complexes.

En apprenant à connaître des réseaux avec un niveau d'abstraction croissant, les chercheurs ont commencé à réduire le fossé qui existe entre la matière et l'esprit. Les avantages pratiques viendraient d'une nouvelle façon de diagnostiquer et de traiter des troubles tels que la dépression.

Ce type d'approche permet aussi de trouver des régularités, qui partagent des systèmes avec des échelles, qui diffèrent de plusieurs ordres de grandeur, des réseaux sociaux ou réseaux aéroportuaires aux gènes et réseaux d'assemblages neuronaux.

La vie est dominée par les réseaux. Les routes, les chemins de fer, les voies maritimes et les vols commerciaux sont des réseaux complexes que nous utilisons quotidiennement. Ils existent même au-delà de notre expérience immédiate. Pensez à Internet, au réseau électrique et à l'univers, où la Voie lactée n'est rien de plus qu'un nœud infinitésimal dans un réseau apparemment illimité de galaxies. Cependant, peu de systèmes de connexions interactives ont la complexité que notre cerveau abrite.

L'importance des neurosciences grandit ces dernières années à mesure que nous nous familiarisons avec la neuro-imagerie, dont les couleurs flashy nous montrent les régions du cerveau qui sont activées lors d'une tâche mentale. Ainsi, nous avons par exemple le lobe temporal, la région proche de l'oreille qui est impliquée dans la mémoire, et le lobe occipital, qui est situé à l'arrière de la tête et qui est responsable de la vision.

Mais dans cette connaissance du fonctionnement du cerveau humain, il est nécessaire de connaître la manière dont toutes les régions de l'organe interagissent pour faire de nous ce que nous sommes.

La théorie des graphes est utilisée pour analyser, sonder et prédire des interactions cérébrales complexes. L'objectif est de réduire l'écart apparemment immense entre la frénésie de l'activité électrique neuronale et une série de tâches cognitives, telles que ressentir, se souvenir, prendre des décisions, acquérir de nouvelles compétences et initier un mouvement.

Ce nouveau domaine des neurosciences des réseaux est basé, et renforcé, sur l'idée que certaines régions du cerveau effectuent des activités définies. Au sens le plus fondamental, ce qu'est le cerveau – et donc ce que nous sommes en tant que des êtres conscients – est défini, en fait, par un réseau très étendu de 100 milliards de neurones avec au moins 100 billions de connexions, ou synapses.

Les neurosciences en réseau visent à saisir cette complexité grâce au fait que l'on peut modéliser les données fournies par la neuro-imagerie sous la forme d'un graphe composé de nœuds et de liens. Dans un graphe, les nœuds – également appelés sommets – représentent les unités du réseau, comme les neurones ou, dans un autre contexte, les aéroports. Les liens – ou bords – servent à relier les nœuds. Les synapses entre neurones ou dans les voies aériennes des avions –.

Dans une étude, le cerveau humain est réduit à un graphique d'environ 300 nœuds. Les différentes régions communiquent entre elles par des liens correspondant aux connexions structurelles du cerveau, d'énormes faisceaux de "fils" qui composent la matière blanche. Cette description, en tant que réseau unifié, a déjà fourni une image plus claire du fonctionnement cognitif, et d'un point de vue plus pratique, elle a également amélioré le diagnostic et le traitement des troubles psychiatriques.

La connaissance des réseaux cérébraux nous aiderait à améliorer les programmes d'intelligence artificielle, de nouveaux médicaments et techniques de stimulation électrique pour corriger le dysfonctionnement des circuits neuronaux dans la dépression et, peut-être aussi, développer des génothérapies pour les maladies mentales.

Ce n'est que grâce à des interactions en réseau à plusieurs échelles que les molécules et les cellules peuvent donner lieu à un comportement et à une cognition. La connaissance des interactions de réseau à plusieurs niveaux de l'organisation est cruciale pour une compréhension plus complète du cerveau en tant que système intégré et holistique.

Lorsqu'une personne est cognitivement au repos ou en silence, le cerveau s'engage dans un schéma caractéristique d'activité neuronale dynamique, le profil spatio-temporel de ce schéma est façonné par un réseau complexe de fibres nerveuses et de leurs voies.


Neurosciences des processus négociés en langage et cognition sociale

Presque chaque interaction entre humains nécessite un accord tacite, qui utilise ce type de négociation.

Il existe plusieurs tests qui consistent à jouer à un jeu de négociation avec une offre et une acceptation ou un refus. L'un d'entre eux largement utilisé est le jeu dit d'ultimatum dans lequel les processus physiologiques des adversaires peuvent être mesurés.

En général, ce sont des études faciles à investiguer avec la neuro-imagerie fonctionnelle et l'électroencéphalogramme, s'activant de manière différenciée, notamment dans le lobe préfrontal et temporal. Ainsi, dans plusieurs études on observe que l'acceptation d'un accord génère des ondes Alpha dans le cortex préfrontal et le rejet, des ondes Thêta.

Dans la négociation il y a le dialogue implicite, l'intuition, l'empathie comme intersubjectivité qui implique la connaissance de soi – méta-cognition – et de l'autre – cognition sociale –, des croyances et enfin la prise de décision, à la fois immédiate et médiate.

Le dialogue est alors un instrument du social, c'est un processus clé et universel de l'Homo Sapiens, comme un accord de groupe inconscient, pouvant à travers lui dévider des idées, des pensées.


L'univers entier pourrait être un réseau de neurones


L'univers entier serait un immense réseau de neurones qui réconcilierait relativité générale, mécanique quantique et observateurs : c'est le chaînon manquant de la connaissance humaine.

L'univers entier à son niveau le plus fondamental serait un réseau de neurones, comme l'explique le physicien et cosmologiste Vitaly Vanchurin, de l'Université du Minnesota, dans une pré-publication “The world as a neural network” (L'univers entier pourrait être un réseau de neurones) présentée à arXiv en août 2020.

Vanchurin estime que l'hypothèse selon laquelle l'univers entier est un immense réseau de neurones pourrait constituer le chaînon manquant de la connaissance humaine, qui permettrait de concilier la mécanique quantique et la relativité générale.

Dans son article, il considère que les réseaux de neurones artificiels se comportent en pratique comme si la mécanique quantique et la relativité générale étaient déjà conciliées.

La principale différence entre les deux théories universelles est ce qu'on appelle le "problème du temps" : si pour la mécanique quantique le temps est universel et absolu, pour la relativité générale le temps est relatif, puisqu'il ne se déroule pas toujours de la même manière.

Il existe une autre différence notable entre les deux théories universelles, connue sous le nom de problème de la gravité quantique : les effets gravitationnels de l'univers se confondent avec ceux du monde quantique lorsque les distances entre les objets sont grandes et les énergies extrêmes. Cependant, le problème est que nous n'avons pas de théorie qui explique cet apparemment impossible.

Le troisième facteur qui confronte les deux théories universelles sont les soi-disant observateurs : nous ne savons toujours pas vraiment quel rôle nous jouons dans la connaissance de la matière, ni dans quelle mesure le monde dépend de notre observation.

Saut quantique

Vanchurin fait un saut audacieux pour proposer, non pas la prétendue théorie du tout unifié, qui expliquerait tous les phénomènes physiques connus, grands et petits, mais plutôt d'ouvrir une voie possible qui y mène.

Pour y parvenir, il propose d'ajouter à l'équation cosmique un troisième facteur, en plus de la relativité générale et de la mécanique quantique : l'observateur, cet obscur objet de désir qui a conduit à convertir la connaissance humaine en un consensus, plutôt qu'en une description objective et inattaquable du réel.

Même en supposant que la plupart des physiciens considèrent la mécanique quantique comme le pilier de tout ce que nous savons, il propose que la réalité est plus subtile : tout émane d'un réseau neuronal microscopique, à la fois la mécanique quantique, la relativité générale et les observateurs.

Le réseau de neurones est tout ce qui existe. C'est un système dynamique qui subit une évolution d'apprentissage et, par conséquent, nous faisons l'expérience de nombreux phénomènes émergents intéressants tels que l'espace-temps, les particules et peut-être le plus important, les observateurs.

Ainsi, si l'on veut réconcilier les trois aspects connus de la réalité, il faudrait considérer que le substrat de l'univers est un réseau de neurones, vraisemblablement quantique : il intégrerait les lois de la relativité générale, les principes du monde quantique et le rôle des observateurs dans ce nouveau cadre théorique.

Cela résoudrait également le dilemme des hypothèses Multivers d'Everett et des variables cachées qui détiennent soi-disant les secrets du monde quantique.

Selon Vanchurin, les variables cachées seraient les états des neurones individuels et les neurones d'apprentissage représenteraient ce qu'il appelle les variables quantiques.

L'apprentissage en profondeur

Pour comprendre comment cette proposition théorique, qui a suscité le scepticisme chez d'autres physiciens, a été conçue, Vanchurin dit qu'il s'agit de la déduction logique de l'étude des réseaux de neurones artificiels.

Il s'agit d'une branche de l'intelligence artificielle qui imite le cerveau humain grâce à ce que l'on appelle l'apprentissage profond, un moyen d'automatiser l'analyse prédictive : la capacité du cerveau biologique à analyser un large éventail de données pour anticiper d'éventuels événements.

En analysant cette technologie, Vanchurin a observé que la dynamique d'apprentissage des réseaux de neurones artificiels était très similaire à la dynamique observée dans les systèmes quantiques.

Les deux théories universelles et les observateurs coexistent dans les processus d'apprentissage des réseaux de neurones artificiels. Cette découverte l'a amené à supposer qu'aux niveaux les plus élémentaires de l'univers, tout se résume à la même chose : un réseau de neurones qui englobe tout.

Vanchurin reconnaît que l'idée est folle, mais souligne en même temps qu'il sera relativement facile de la réfuter : il suffit de trouver un phénomène physique qui ne peut pas être modélisé comme un réseau de neurones.

Cela signifie que nous vivons et faisons partie d'un réseau de neurones universel, 
bien que nous ne puissions pas faire la différence.


Voir aussi…

Neurosciences

Les réseaux de neurones

Réseaux de neurones artificiels en intelligence artificielle

Réseau neuronal par défaut

Renforcer les réseaux de neurones de la mémoire

Bases neurologiques de l'intelligence humaine

Des puces inspirées par le cerveau humain

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L'Optogénétique - la nouvelle révolution dans l'étude du cerveau

Notre cerveau est-il comparable à Internet et à un ordinateur?

Activité électrique des dendrites

Les signaux ou ondes cérébraux